2018-03-28 11:19:34 712浏览
matplotlib库是Python数据挖掘中的库之一,主要用于2D绘图,简单的3D绘图,数据可视化的库,下面我们一起来介绍一下关于扣丁学堂大数据培训之matplotlib入门详解吧。
简单使用
(一)画根直线
y=x+10的直线 代码: defprint_line_draw(): """ 画直线图 :return: """ #创建一个0-10之间以1为间隔的numpy数组 x=np.arange(0,10,1) y=x+10 #绘制图形 plt.plot(x,y,color='blue',line,marker='*',linewidth=1,label='y=x+10') #保存图片,dpi表示 plt.savefig('first.png',dpi=50) #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show()
(二)画个饼图
defprint_pie_draw(): """ 画饼状图 :return: """ #指定每个切片大小(比例) slice=[2,3,4,9] #指定标签 activities=['sleeping','eating','working','playing'] #颜色 cols=['c','m','r','b'] plt.pie(slice, labels=activities, colors=cols, startangle=90,#开始角度,默认是0度,从x轴开始,90度从y轴开始 shadow=True, explode=(0,0.1,0,0),#拉出第二个切片,如果全为0,就不拉出,这里的数字相对于圆心的距离 autopct='%1.1f%%')#显示百分比 plt.title('Activitiesanalysis') #explode这个词里面的参数第一个0代表第一个切片,距离原点为0距离 plt.show()
(三)画个散点图
defprint_scatter_draw(): """ 画散点图 :return: """ x=np.random.rand(1000) y=np.random.rand(len(x)) #绘图 plt.scatter(x,y,color='r',alpha=0.3,label='scatterdraw',marker='p') #plt.axis([0,2,0,2])#设置坐标的范围 plt.show()
(四)画个直方图
defprint_hist_draw(): """ 绘制直方图 :return: """ x=np.random.randint(1,1000,200) axit=plt.gca()#得到当前的绘图对象 #bins直方图的个数,histtype直方图的样式normed直方图归一化,显示概率密度(默认false) axit.hist(x,bins=35,facecolor='r',normed=True,histtype='bar',alpha=0.5) axit.set_xlabel('values')#设置x的标签 axit.set_ylabel('Frequery')#设置y的标签 axit.set_title('HIST') plt.show()
(五)简单的三角函数
defprint_sinandcos_line(): x=np.linspace(0,10,1000) y=np.sin(x)+1 z=np.cos(x**2)+1 #设置图像大小 plt.figure(figsize=(8,4)) #作图,设置标签,线条颜色,线条大小 plt.plot(x,y,label='$\sinx+1$',color='red',linewidth=2) #作图,设置标签,线条类型 plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2+1$') #设置x轴名称 plt.xlabel('Time(s)') #设置y轴名称 plt.ylabel('Volt') #设置标题 plt.title('AsimpleExample') #显示的y轴范围 plt.ylim(0,2.2) #显示图例 #显示作图结果 plt.show()
以上就是对今天matplotlib函数简单使用的详细介绍,最后想要了解更多关于大数据发展前景趋势,请关注扣丁学堂大数据培训官网、微信等平台,扣丁学堂IT职业在线学习教育平台为您提供权威的大数据视频教程系统,通过千锋旗下金牌讲师在线录制的大数据视频教程系统,让你快速掌握大数据从入门到精通大数据开发实战技能。扣丁学堂大数据学习群:209080834。
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